/**
* Copyright (c) 2025 Huawei Technologies Co., Ltd.
* This program is free software, you can redistribute it and/or modify it under the terms and conditions of
* CANN Open Software License Agreement Version 2.0 (the "License").
* Please refer to the License for details. You may not use this file except in compliance with the License.
* THIS SOFTWARE IS PROVIDED ON AN "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OF ANY KIND, EITHER EXPRESS OR IMPLIED,
* INCLUDING BUT NOT LIMITED TO NON-INFRINGEMENT, MERCHANTABILITY, OR FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
* See LICENSE in the root of the software repository for the full text of the License.
*/

/*!
 * \file digamma_c310_impl.h
 * \brief
 */
#ifndef IMPL_MATH_DIGAMMA_DIGAMMA_C310_IMPL_H
#define IMPL_MATH_DIGAMMA_DIGAMMA_C310_IMPL_H
#include "kernel_tensor.h"
#include "kernel_pop_stack_buffer.h"
#include "kernel_tiling/kernel_tiling.h"
#include "digamma_common_basic_impl.h"
#include "../../common/check.h"
#include "../../api_check/kernel_api_check.h"

namespace AscendC{
namespace DigammaInternal {
constexpr float MIN_NEG_FLOAT = -8388608.0;
constexpr float DIGAMMA_PI = 3.141592653589793238f;
constexpr float DIGAMMA_NEG_PI = -3.141592653589793238f;
constexpr uint32_t DIGAMMA_FLOAT_NOREUSE_CALC_PROC = 7;
constexpr uint32_t DIGAMMA_FLOAT_REUSE_CALC_PROC = 6;
constexpr uint32_t DIGAMMA_HALF_CALC_PROC = 8;
constexpr size_t DIGAMMA_MAX_LOOP = 5;

constexpr float posCalcConst[] = {2.10927960927960927961e-2, 7.57575757575757575758e-3, 4.16666666666666666667e-3, 
                                  3.96825396825396825397e-3, 8.33333333333333333333e-3, 8.33333333333333333333e-2};
constexpr float tmp1CalcConst[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0};
constexpr float tmp1HalfCalcConst[] = {1.0, 2.0};
constexpr float picotCalcConst[] = {0.00326538085938f, 0.0242919921875f, 0.053466796875f,
                                    0.133377909660f, 0.333332300186f};

static constexpr MicroAPI::CastTrait FLOAT_TO_INT_CAST_TRAIT = {MicroAPI::RegLayout::ZERO, MicroAPI::SatMode::NO_SAT, MicroAPI::MaskMergeMode::ZEROING, RoundMode::CAST_ROUND};
static constexpr MicroAPI::CastTrait INT_TO_FLOAT_CAST_TRAIT = {MicroAPI::RegLayout::ZERO, MicroAPI::SatMode::NO_SAT, MicroAPI::MaskMergeMode::ZEROING, RoundMode::CAST_ROUND};

template <CMPMODE cmpMode>
__simd_callee__ inline void DigammaGenCompareMask(MicroAPI::MaskReg& maskDst, MicroAPI::RegTensor<float>& srcReg, const float scalar, MicroAPI::MaskReg& mask) {
    MicroAPI::MaskReg fullMask = MicroAPI::CreateMask<float, MicroAPI::MaskPattern::ALL>();
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpScalarReg;
    MicroAPI::Duplicate(tmpScalarReg, scalar, fullMask);
    MicroAPI::Compare<float, cmpMode>(maskDst, srcReg, tmpScalarReg, mask);
}

__simd_callee__ inline void DigammaSelect(
    MicroAPI::RegTensor<float>& dstReg, MicroAPI::RegTensor<float>& srcReg,
    MicroAPI::RegTensor<float>& tmpReg, MicroAPI::MaskReg& mask)
{
    MicroAPI::MaskReg fullMask = MicroAPI::CreateMask<float, MicroAPI::MaskPattern::ALL>();
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpScalarReg;
    MicroAPI::Duplicate(tmpScalarReg, 0.0f, fullMask);
    MicroAPI::Select(tmpReg, srcReg, tmpScalarReg, mask);
    MicroAPI::Add(dstReg, tmpReg, dstReg, fullMask);
}

__simd_callee__ inline void DigammaPositiveTmp0(MicroAPI::RegTensor<float>& dstReg, MicroAPI::RegTensor<float>& srcReg)
{
    MicroAPI::MaskReg mask = MicroAPI::CreateMask<float, MicroAPI::MaskPattern::ALL>();
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpReg1;
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpReg2;
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpScalarReg;
    MicroAPI::Adds(tmpReg1, srcReg, 10.0f, mask);
    MicroAPI::Ln(dstReg, tmpReg1, mask);
    MicroAPI::Duplicate(tmpScalarReg, 1.0f, mask);
    MicroAPI::Div(tmpReg1, tmpScalarReg, tmpReg1, mask);
    MicroAPI::Muls(tmpReg2, tmpReg1, 0.5f, mask);
    MicroAPI::Sub(dstReg, dstReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Mul(tmpReg1, tmpReg1, tmpReg1, mask);
    MicroAPI::Duplicate(tmpReg2, 8.33333333333333333333e-2, mask);
    MicroAPI::Duplicate(tmpScalarReg, posCalcConst[0U], mask);
    MicroAPI::Mul(tmpReg2, tmpReg1, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Sub(tmpReg2, tmpScalarReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Duplicate(tmpScalarReg, posCalcConst[1U], mask);
    MicroAPI::Mul(tmpReg2, tmpReg1, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Sub(tmpReg2, tmpScalarReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Duplicate(tmpScalarReg, posCalcConst[2U], mask);
    MicroAPI::Mul(tmpReg2, tmpReg1, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Sub(tmpReg2, tmpScalarReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Duplicate(tmpScalarReg, posCalcConst[3U], mask);
    MicroAPI::Mul(tmpReg2, tmpReg1, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Sub(tmpReg2, tmpScalarReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Duplicate(tmpScalarReg, posCalcConst[4U], mask);
    MicroAPI::Mul(tmpReg2, tmpReg1, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Sub(tmpReg2, tmpScalarReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Duplicate(tmpScalarReg, posCalcConst[5U], mask);
    MicroAPI::Mul(tmpReg2, tmpReg1, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Sub(tmpReg2, tmpScalarReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Mul(tmpReg2, tmpReg1, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Sub(dstReg, dstReg, tmpReg2, mask);
}

__simd_callee__ inline void DigammaPositiveTmp1(MicroAPI::RegTensor<float>& dstReg, MicroAPI::RegTensor<float>& srcReg)
{
    MicroAPI::MaskReg mask = MicroAPI::CreateMask<float, MicroAPI::MaskPattern::ALL>();
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpReg2;
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpScalarReg;
    MicroAPI::Duplicate(tmpScalarReg, 1.0f, mask);
    MicroAPI::Div(dstReg, tmpScalarReg, srcReg, mask);
    MicroAPI::Adds(tmpReg2, srcReg, tmp1CalcConst[0U], mask);
    MicroAPI::Div(tmpReg2, tmpScalarReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Add(dstReg, dstReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Adds(tmpReg2, srcReg, tmp1CalcConst[1U], mask);
    MicroAPI::Div(tmpReg2, tmpScalarReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Add(dstReg, dstReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Adds(tmpReg2, srcReg, tmp1CalcConst[2U], mask);
    MicroAPI::Div(tmpReg2, tmpScalarReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Add(dstReg, dstReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Adds(tmpReg2, srcReg, tmp1CalcConst[3U], mask);
    MicroAPI::Div(tmpReg2, tmpScalarReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Add(dstReg, dstReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Adds(tmpReg2, srcReg, tmp1CalcConst[4U], mask);
    MicroAPI::Div(tmpReg2, tmpScalarReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Add(dstReg, dstReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Adds(tmpReg2, srcReg, tmp1CalcConst[5U], mask);
    MicroAPI::Div(tmpReg2, tmpScalarReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Add(dstReg, dstReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Adds(tmpReg2, srcReg, tmp1CalcConst[6U], mask);
    MicroAPI::Div(tmpReg2, tmpScalarReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Add(dstReg, dstReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Adds(tmpReg2, srcReg, tmp1CalcConst[7U], mask);
    MicroAPI::Div(tmpReg2, tmpScalarReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Add(dstReg, dstReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Adds(tmpReg2, srcReg, tmp1CalcConst[8U], mask);
    MicroAPI::Div(tmpReg2, tmpScalarReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Add(dstReg, dstReg, tmpReg2, mask);
}

__simd_callee__ inline void DigammaPositive(MicroAPI::RegTensor<float>& dstReg, MicroAPI::RegTensor<float>& srcReg, MicroAPI::MaskReg& mask)
{
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpRegForPos;
    DigammaPositiveTmp0(dstReg, srcReg);
    DigammaPositiveTmp1(tmpRegForPos, srcReg);
    MicroAPI::Sub(dstReg, dstReg, tmpRegForPos, mask);
}

__simd_callee__ inline void DigammaNegPicotPix(MicroAPI::RegTensor<float>& dstReg, MicroAPI::RegTensor<float>& srcReg)
{
    MicroAPI::MaskReg mask = MicroAPI::CreateMask<float, MicroAPI::MaskPattern::ALL>();
    MicroAPI::MaskReg mask1;
    MicroAPI::MaskReg mask2;
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpReg1;
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpReg2;
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpReg3;
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpScalarReg;
    MicroAPI::RegTensor<int32_t> tmpReg2s32;
    MicroAPI::Add(tmpReg1, srcReg, srcReg, mask);
    MicroAPI::Cast<int32_t, float, FLOAT_TO_INT_CAST_TRAIT>(tmpReg2s32, tmpReg1, mask);
    MicroAPI::Cast<float, int32_t, INT_TO_FLOAT_CAST_TRAIT>(tmpReg2, tmpReg2s32, mask);
    MicroAPI::Sub(tmpReg1, tmpReg1, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Muls(tmpReg1, tmpReg1, 1.5707963267948966f, mask);
    MicroAPI::Cast<int32_t, float, FLOAT_TO_INT_CAST_TRAIT>(tmpReg2s32, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Duplicate((MicroAPI::RegTensor<int32_t> &)tmpReg3, 1, mask);
    MicroAPI::And<uint16_t>((MicroAPI::RegTensor<uint16_t> &)tmpReg2s32, (MicroAPI::RegTensor<uint16_t> &)tmpReg2s32, (MicroAPI::RegTensor<uint16_t> &)tmpReg3, mask);
    MicroAPI::Cast<float, int32_t, INT_TO_FLOAT_CAST_TRAIT>(tmpReg2, tmpReg2s32, mask);
    DigammaGenCompareMask<CMPMODE::LT>(mask1, tmpReg2, 0.5f, mask);
    DigammaGenCompareMask<CMPMODE::GE>(mask2, tmpReg2, 0.5f, mask);
    MicroAPI::Mul(tmpReg2, tmpReg1, tmpReg1, mask);
    MicroAPI::Duplicate(dstReg, 0.0093383789065f, mask);
    MicroAPI::Mul(dstReg, dstReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Adds(dstReg, dstReg, picotCalcConst[0U], mask);
    MicroAPI::Mul(dstReg, dstReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Adds(dstReg, dstReg, picotCalcConst[1U], mask);
    MicroAPI::Mul(dstReg, dstReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Adds(dstReg, dstReg, picotCalcConst[2U], mask);
    MicroAPI::Mul(dstReg, dstReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Adds(dstReg, dstReg, picotCalcConst[3U], mask);
    MicroAPI::Mul(dstReg, dstReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Adds(dstReg, dstReg, picotCalcConst[4U], mask);
    MicroAPI::Mul(dstReg, dstReg, tmpReg2, mask);
    MicroAPI::Mul(dstReg, dstReg, tmpReg1, mask);
    MicroAPI::Add(tmpReg1, dstReg, tmpReg1, mask);
    MicroAPI::Duplicate(dstReg, 0.0f, mask);
    DigammaSelect(dstReg, tmpReg1, tmpReg3, mask2);
    MicroAPI::Duplicate(tmpScalarReg, -1.0f, mask);
    MicroAPI::Div(tmpReg1, tmpScalarReg, tmpReg1, mask);
    DigammaSelect(dstReg, tmpReg1, tmpReg3, mask1);
    MicroAPI::Muls(dstReg, dstReg, DIGAMMA_PI, mask);
}

__simd_callee__ inline void DigammaNegative(MicroAPI::RegTensor<float>& dstReg, MicroAPI::RegTensor<float>& srcReg, MicroAPI::MaskReg& mask)
{
    MicroAPI::MaskReg fullMask = MicroAPI::CreateMask<float, MicroAPI::MaskPattern::ALL>();
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpReg3;
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpReg4;
    MicroAPI::Muls(tmpReg3, srcReg, -1.0f, fullMask);
    MicroAPI::Adds(tmpReg3, tmpReg3, 1.0f, fullMask);
    DigammaPositive(dstReg, tmpReg3, mask);
    DigammaNegPicotPix(tmpReg4, srcReg);
    MicroAPI::Add(dstReg, dstReg, tmpReg4, mask);
}

__simd_callee__ inline void DigammaGenNegIntMask(MicroAPI::MaskReg& maskdst, MicroAPI::RegTensor<float>& srcReg, const float scalar, MicroAPI::RegTensor<float>& tmpCal1, MicroAPI::MaskReg& mask)
{
    MicroAPI::MaskReg tmpmask;
    MicroAPI::MaskReg mask1;
    MicroAPI::MaskReg mask2;
    MicroAPI::RegTensor<int32_t> tmpReg2s32;
    DigammaGenCompareMask<CMPMODE::LT>(mask1, srcReg, 0.0f, mask);
    DigammaGenCompareMask<CMPMODE::GT>(mask2, srcReg, MIN_NEG_FLOAT, mask);
    MicroAPI::MaskAnd(mask1, mask1, mask2, mask);
    MicroAPI::Cast<int32_t, float, FLOAT_TO_INT_CAST_TRAIT>(tmpReg2s32, srcReg, mask);
    MicroAPI::Cast<float, int32_t, INT_TO_FLOAT_CAST_TRAIT>(tmpCal1, tmpReg2s32, mask);
    MicroAPI::Compare<float, CMPMODE::EQ>(mask2, srcReg, tmpCal1, mask);
    MicroAPI::MaskAnd(maskdst, mask1, mask2, mask);
}

__simd_callee__ inline void DigammaGenNanMask(MicroAPI::MaskReg& mask0, MicroAPI::RegTensor<float>& srcReg, MicroAPI::MaskReg& mask1, MicroAPI::MaskReg& mask2, MicroAPI::MaskReg& mask)
{
    DigammaGenCompareMask<CMPMODE::LT>(mask1, srcReg, 0.0f, mask);
    DigammaGenCompareMask<CMPMODE::GE>(mask2, srcReg, 0.0f, mask);
    MicroAPI::MaskNot(mask1, mask1, mask);
    MicroAPI::MaskNot(mask2, mask2, mask);
    MicroAPI::MaskAnd(mask0, mask1, mask2, mask);
}

__simd_callee__ inline void DigammaComputeImpl(
    MicroAPI::RegTensor<float>& dstReg, MicroAPI::RegTensor<float>&srcReg, MicroAPI::MaskReg& mask)
{
    MicroAPI::MaskReg mask0;
    MicroAPI::MaskReg mask1;
    MicroAPI::MaskReg mask2;
    MicroAPI::RegTensor<float> resultReg;
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpCal1;
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpCal2;
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpCal3;
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpCal4;
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpCal5;
    MicroAPI::RegTensor<float> tmpScalar;

    NotNumUnion notNum;
    notNum.i = F32_NAN;
    MicroAPI::Duplicate(dstReg, 0.0f, mask);
    MicroAPI::Duplicate(resultReg, notNum.f, mask);
    DigammaGenCompareMask<CMPMODE::LE>(mask0, srcReg, MIN_NEG_FLOAT, mask);
    DigammaSelect(dstReg, resultReg, tmpCal3, mask0);
    DigammaGenNegIntMask(mask1, srcReg, MIN_NEG_FLOAT, tmpCal1, mask);
    DigammaSelect(dstReg, resultReg, tmpCal3, mask1);

    DigammaGenNanMask(mask0, srcReg, mask1, mask2, mask);
    DigammaSelect(dstReg, resultReg, tmpCal3, mask0);
    DigammaGenCompareMask<CMPMODE::GE>(mask0, srcReg, 0.0f, mask);
    DigammaPositive(resultReg, srcReg, mask);
    DigammaSelect(dstReg, resultReg, tmpCal3, mask0);
    DigammaGenCompareMask<CMPMODE::LT>(mask0, srcReg, 0.0f, mask);
    DigammaNegative(resultReg, srcReg, mask);
    DigammaSelect(dstReg, resultReg, tmpCal3, mask0);
}

template <typename T = float, bool isReuseSource = false>
__simd_vf__ inline void DigammaImpl(__local_mem__ float *dstUb, __local_mem__ float *srcUb, uint32_t calCount)
{
    constexpr uint32_t sregLower = static_cast<uint32_t>(VECTOR_REG_WIDTH / sizeof(float));
    const uint16_t repeatTime = static_cast<uint16_t>(CeilDivision(calCount, sregLower));
    MicroAPI::MaskReg fullMask = MicroAPI::CreateMask<float, MicroAPI::MaskPattern::ALL>();
    MicroAPI::RegTensor<float> dstReg;
    MicroAPI::RegTensor<float> srcReg;
    MicroAPI::MaskReg mask;
    for (uint16_t i = 0; i < repeatTime; ++i) {
        mask = MicroAPI::UpdateMask<float>(calCount);
        MicroAPI::DataCopy(srcReg, srcUb + i * sregLower);
        DigammaComputeImpl(dstReg, srcReg, fullMask);
        MicroAPI::DataCopy(dstUb + i * sregLower, dstReg, mask);
    }
}
} // namespace DigammaInternel

template <typename T, bool isReuseSource = false>
__aicore__ inline void DigammaCompute(const LocalTensor<T> &dst, const LocalTensor<T> &src, 
    const LocalTensor<uint8_t> &tmp, const uint32_t calCount)
{
    CHECK_FUNC_HIGHLEVEL_API(Digamma, (T, isReuseSource), (dst, src, tmp, calCount));
    CheckTensorPosition(dst, "dstTensor", "VECIN, VECOUT, VECCALC");
    CheckTensorPosition(src, "srcTensor", "VECIN, VECOUT, VECCALC");
    CheckTensorPosition(tmp, "sharedTmpBuffer", "VECIN, VECOUT, VECCALC");
    CheckCalCount(calCount, "calCount", src, "srcTensor", "Digamma");
    CheckCalCount(calCount, "calCount", dst, "dstTensor", "Digamma");

    static_assert(SupportType<T, half, float>(), "current data type is not supported on current device!");
    if constexpr (Std::is_same<T, float>::value) {

        __local_mem__ T *dstUb = (__local_mem__ T *)dst.GetPhyAddr();
        __local_mem__ T *srcUb = (__local_mem__ T *)src.GetPhyAddr();
        DigammaInternal::DigammaImpl<T, isReuseSource>(dstUb, srcUb, calCount);
    } else if constexpr(Std::is_same<T, half>::value) {
        if constexpr (isReuseSource) {
            static_assert(SupportType<T, float>(), "isReuseSource is only supported for float on current device!");
        }
        constexpr uint32_t oneBlockElm = static_cast<uint32_t>(ONE_BLK_SIZE / sizeof(T));
        uint16_t countAlign = static_cast<uint16_t>(CeilDivision(calCount, oneBlockElm)) * oneBlockElm;
        LocalTensor<float> tmpBuffer = tmp.ReinterpretCast<float>();
        LocalTensor<float> srcF32 = tmpBuffer[0];
        LocalTensor<float> dstF32 = tmpBuffer[countAlign];
        AscendC::Cast(srcF32, src, AscendC::RoundMode::CAST_NONE, calCount);
        __local_mem__ float *srcUb = (__local_mem__ float *)srcF32.GetPhyAddr();
        __local_mem__ float *dstUb = (__local_mem__ float *)dstF32.GetPhyAddr();
        DigammaInternal::DigammaImpl<float, isReuseSource>(dstUb, srcUb, calCount);
        AscendC::Cast(dst, dstF32, AscendC::RoundMode::CAST_NONE, calCount);
    }
}
} // namespace AscendC
#endif // IMPL_MATH_DIGAMMA_DIGAMMA_C310_IMPL_H
